英特爾
在有意發展AI的企業當中,雲端服務商需比一般公司更早布局,因此他們現在就必須關注伺服器平臺的支援,以便能基於效能最佳化平臺,支撐相關工作負載,而在英特爾11月宣布與Google結盟的消息當中,雙方策略合作的項目,也涵蓋到機器學習。
機器學習:改良TensorFlow在英特爾運算架構的執行效能
首先,針對Google發展的AI程式庫TensorFlow,若執行在基於英特爾運算架構(Intel Architecture)的系統時,英特爾承諾,將協助這樣的軟硬體搭配,可以獲得最佳的效能,並且預計在2017年第一季發表合作的初步成果。
Google Cloud全球技術夥伴關係部門的主管Nan Boden表示,對於TensorFlow在英特爾處理器平臺的執行效能,他們希望能提升。例如,允許TensorFlow運用所有的處理器核心與向量通道,進而改善平行處理;TensorFlow整合英特爾提供的高效能程式庫,像是數學核心程式庫(MKL);以及橫跨多個部署架構時,能夠針對記憶體配置與資料層的作業,提供最佳化。
Kubernetes:支援多種雲環境,強化虛擬網路效能與QoS
雙方另一個部分的關係進展,則是針對Kubernetes。對於這套由Google發展出來的應用程式container管理平臺,英特爾將協助改善它在多雲環境下運作的功能,以及相關的程式碼最佳化。
一般而言,Kubernetes能為容器化的應用程式環境,提供自動化部署、擴展與維運,而這部份涵蓋到新興AI應用系統的範圍,因此,英特爾也將這部分的支援,視為該公司AI整體策略的發展的一環。而在先前,兩家公司曾討論到共同推動Kubernetes整合到OpenStack的計畫,現在,雙方的合作關係將更為擴大,希望在Intel Architecture下,一起設法提升Kubernetes的執行效能、改善IT基礎架構的管理方式,並且提升對於企業工作負載的進階安全保護。
對此,英特爾資料中心事業群副總裁暨雲端服務供應商業務總經理Raejeanne Skillern表示,在未來半年內,這些程式碼最佳化工作的成果,也將提供給社群審查,同時,英特爾和Google的工程團隊,會把當中預計改善的最佳化程式碼,提供給雲端服務業者。
事實上,英特爾本身也Kubernetes生態體系發展的主要貢獻者之一,他們想協助企業將OpenStack雲端環境的執行,轉為可控管的Kubernetes工作負載的形式。而先前他們與Google工程團隊,已經合作開發出最佳化程式碼,以便在英特爾運算架構執行Kubernetes時,能夠提高功能的透明度。
接下來,雙方會希望改善工作負載的功能,例如虛擬網路的效能,以及對於共用資源的存取優先順序保障。
物聯網:建立平臺,使IoT裝置能夠安全連接雲端服務
在這項策略合作下,英特爾的物聯網裝置與Google Cloud Platform(GCP)雲端服務之間,也將予以整合,希望能夠建立安全平臺來連接彼此,以便將收集到的資料進行後續分析,進而輔助後續的決策制定。而能否提供橫跨終端裝置到雲服務的安全解決方案,對於特定類型的產業應用而言,如零售業與製造業,至關重要。
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